信息論與編碼(高等院校信息與通信工程係列教材) 王勇 等 9787302316091 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王勇 等 著

圖書標籤:

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• 理論基礎
• 數字通信
• 信道編碼

店鋪： 天樂圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302316091

商品編碼：29373078550

包裝：平裝

齣版時間：2013-03-01

基本信息

書名：信息論與編碼(高等院校信息與通信工程係列教材)

定價：36.00元

作者：王勇 等

齣版社：清華大學齣版社

齣版日期：2013-03-01

ISBN：9787302316091

字數：585000

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.558kg

編輯推薦

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內容提要

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　　王勇、黃雄華、蔡國永編寫的這本《信息論與編碼》對信息論的基本概念(熵、平均互信息量、信道容量、信息率失真函數)以及與此相對的香農三大極限編碼定理(無失真信源編碼定理、限失真信源編碼定理和信道編碼定理)做瞭係統的介紹，並以信息論為基礎，介紹瞭信源編碼、信道編碼和加密編碼的基本原理和方法，對一些具體編碼方法的現實應用和編程實現也做瞭簡單介紹，後，對相關領域的發展進行瞭概述和展望，在附錄中還給齣瞭一些科研與創新的相關經驗。
　　《信息論與編碼》注重啓發式的教學，注重創新能力的培養，對難於理解的信息論與編碼的關鍵性問題給齣瞭思考提示。在編寫方式上進行瞭創新，采用不同字體區分不同內容，為讀者留齣瞭創新空間。
　　《信息論與編碼》適用於高等院校信息工程、通信工程、雷達、信息安全、計算機、電子學、信息與計算科學等相關專業的本科生、研究生的教學，也可以用於教學、科研和工程的參考。

目錄

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章 緒論第2章 信源及信息度量第3章 信道及其容量第4章 無失真信源編碼第5章 信息率失真函數與限失真編碼第6章 信道編碼第7章 加密編碼第8章 香農信息論的局限性與發展展望第9章 信息論與編碼技術的實現與應用附錄 寄語及學習研究的經驗和方法分享參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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信息論基礎與現代編碼理論 本書旨在係統地介紹信息論的基本原理及其在現代通信與信息處理領域中的重要應用。我們將從信息熵的概念齣發，深入探討信源編碼、信道編碼等核心內容，並重點分析當前廣泛應用的各種編碼技術，如綫性分組碼、捲積碼、Turbo碼以及LDPC碼等，同時也會涉及糾錯編碼的理論基礎、譯碼算法以及實際係統中的設計考量。 第一部分：信息論基礎 信息論是量化信息、研究信息傳輸、處理和存儲的數學理論。本部分將構建堅實的信息論理論框架。 第一章：信息及其度量 信息的基本概念： 本章將闡述信息的本質，區彆於數據的概念。我們將從“不確定性”的角度理解信息，即當某事件發生的可能性越小，它所包含的信息量就越大。例如，天氣預報說“明天晴天”所含信息量，遠小於“明天可能下雪”的信息量。 信息熵（Entropy）： 這是信息論中最核心的概念之一，用於量化一個隨機變量的不確定性。我們將詳細介紹離散隨機變量的熵計算公式，並解釋其統計意義。例如，一個均勻分布的隨機變量（所有結果發生的概率相等）具有最大的熵，而一個確定性的隨機變量（隻有一個結果發生的概率為1）熵為零。我們將通過實例，如拋硬幣、擲骰子等，來直觀理解熵的概念。 聯閤熵（Joint Entropy）與條件熵（Conditional Entropy）： 當我們考慮兩個或多個隨機變量時，需要引入聯閤熵來度量它們的整體不確定性。條件熵則衡量在已知一個隨機變量的情況下，另一個隨機變量的不確定性。這將是理解信道容量的關鍵。 互信息（Mutual Information）： 互信息度量瞭兩個隨機變量之間共享的信息量，即知道一個變量能減少對另一個變量的不確定性多少。我們將深入探討互信息的計算方法及其性質，例如，互信息是非負的，當兩個變量獨立時互信息為零，當一個變量完全確定另一個變量時互信息等於其中一個變量的熵。互信息是衡量通信係統中信息傳輸效率的核心指標。 相對熵（Kullback-Leibler Divergence）： 也稱為KL散度，它度量瞭兩個概率分布之間的差異。在信息論中，常用於度量一個概率分布與真實分布之間的“距離”，盡管它不是一個嚴格意義上的距離度量（不對稱）。 第二章：信源編碼 信源編碼的目標是去除信息中的冗餘，以更緊湊的方式錶示信息，從而提高存儲和傳輸效率。 無損信源編碼（Lossless Source Coding）： 旨在保證解碼後能夠完全恢復原始信息。 變長編碼（Variable-Length Coding）： 根據符號齣現的概率分配不同長度的碼字。概率越高的符號分配越短的碼字，概率越低的符號分配越長的碼字。 霍夫曼編碼（Huffman Coding）： 一種經典的、最優的（在符號獨立且概率已知的情況下）無損變長編碼方法。我們將詳細介紹霍夫曼編碼的構建算法，包括如何生成編碼樹，以及如何根據碼樹生成碼字。 香農-法諾編碼（Shannon-Fano Coding）： 另一種變長編碼方法，雖然不是最優的，但具有重要的理論意義。 算術編碼（Arithmetic Coding）： 一種比霍夫曼編碼更高效的變長編碼方法，它將整個消息映射到一個實數區間，並用該區間的長度來錶示信息。 有損信源編碼（Lossy Source Coding）： 允許丟失部分信息，以換取更高的壓縮率，通常用於圖像、音頻和視頻壓縮。雖然本部分側重於信息論基礎，但會提及有損編碼的原理，例如率失真理論。 率失真理論（Rate-Distortion Theory）： 描述瞭在給定失真度下，能夠實現的最優數據率，以及在給定數據率下，能夠實現的最小失真度。 第二部分：信道編碼與糾錯理論 信道編碼的目標是嚮信息中添加冗餘，以抵抗信道噪聲和乾擾，確保信息在傳輸過程中的可靠性。 第三章：通信信道模型 離散無記憶信道（Discrete Memoryless Channel, DMC）： 這是最基本的信道模型，假設信道的輸齣僅取決於當前輸入，且各次傳輸之間相互獨立。我們將介紹其轉移概率矩陣。 二元對稱信道（Binary Symmetric Channel, BSC）： 一種特殊的DMC，用於描述二元信號傳輸中發生比特翻轉的概率。 高斯白噪聲信道（Additive White Gaussian Noise, AWGN）： 模擬瞭許多實際通信係統中存在的連續信道模型。 第四章：信道容量（Channel Capacity） 信道容量的定義： 信道容量是單位時間內信道能夠可靠傳輸的最大信息率。它是信息論中的一個至關重要的概念，由剋勞德·香農提齣。 香農第二定理（Shannon's Second Theorem）： 該定理指齣，隻要信息傳輸率低於信道容量，就存在一種編碼方法，使得信息能夠以任意低的錯誤概率進行傳輸。反之，如果傳輸率高於信道容量，則錯誤概率將不可避免地趨近於1。 計算信道容量： 我們將學習如何根據不同的信道模型計算其信道容量，例如，對於BSC信道，容量與噪聲概率之間的關係；對於AWGN信道，容量與信噪比之間的關係。 第五章：綫性分組碼（Linear Block Codes） 綫性分組碼是一類結構簡單、譯碼相對容易的糾錯碼。 碼字結構與生成矩陣： 綫性分組碼的碼字可以通過信息嚮量與生成矩陣相乘得到。我們將介紹生成矩陣的結構以及它如何決定碼字的性質。 校驗矩陣與監督子： 校驗矩陣與生成矩陣互補，用於檢測錯誤。通過計算監督子（syndrome），可以判斷碼字是否齣錯，並確定錯誤的位置。 漢明距離（Hamming Distance）與最小碼距（Minimum Distance）： 漢明距離度量瞭兩個碼字之間不同比特的數量，而最小碼距是碼字集中任意兩個碼字之間漢明距離的最小值。最小碼距決定瞭該碼字能夠檢測和糾正的最大錯誤數。 幾種典型的綫性分組碼： 循環碼（Cyclic Codes）： 具有循環特性的綫性分組碼，其碼字在循環移位後仍然是碼字。這使得它們易於用移位寄存器實現編碼和譯碼。 BCH碼（Bose-Chaudhuri-Hocquenghem Codes）： 一類強大的、能夠糾正多位錯誤的循環碼。 裏德-所羅門碼（Reed-Solomon Codes, RS Codes）： 一種特彆成功的BCH碼，常用於糾正突發錯誤，在CD/DVD、衛星通信和條形碼中廣泛應用。 漢明碼（Hamming Codes）： 一種簡單但有效的綫性分組碼，能夠糾正一位錯誤，並能檢測兩位錯誤。 第六章：捲積碼（Convolutional Codes） 捲積碼將信息序列進行捲積運算生成碼字，其碼字長度與信息長度不成固定比例，具有“記憶”特性。 編碼器結構： 捲積碼通過移位寄存器和模2加法器實現。我們將介紹捲積編碼器的生成多項式和約束長度。 碼字生成與錶示： 描述碼字的生成過程，包括自由距離的概念，它決定瞭捲積碼的糾錯能力。 譯碼算法： 維特比算法（Viterbi Algorithm）： 一種最優的（最大似然）譯碼算法，能夠高效地找到最有可能的原始信息序列。我們將詳細介紹維特比算法的原理、狀態轉移和路徑度量計算。 序貫譯碼（Sequential Decoding）： 適用於長約束長度的捲積碼，以計算復雜度換取較好的性能。 第七章：現代糾錯碼 隨著通信速率的提高和對可靠性要求的提升，更先進的糾錯碼技術得到瞭廣泛應用。 Turbo碼（Turbo Codes）： 20世紀90年代提齣的一種性能接近香農限的編碼技術。 並行捲積碼（Parallel Concatenated Convolutional Codes, PCCC）： Turbo碼的核心思想是采用兩個或多個編碼器對信息進行編碼，並將編碼後的碼字交織（interleaving），然後串行連接（concatenation）起來。 軟判決譯碼（Soft-Decision Decoding）： Turbo碼的優異性能很大程度上依賴於軟判決譯碼，即譯碼器在接收到的是量化後的概率信息，而不是硬判決的0或1。 迭代譯碼（Iterative Decoding）： Turbo碼的譯碼過程是迭代進行的，譯碼器之間互相提供“軟信息”，逐步提升譯碼精度。 LDPC碼（Low-Density Parity-Check Codes）： 另一種接近香農限的編碼技術。 稀疏校驗矩陣（Sparse Parity-Check Matrix）： LDPC碼的特點是其校驗矩陣中絕大多數元素為零，隻有少量非零元素。這使得其譯碼算法（如消息傳遞算法）可以高效地實現。 圖論視角： LDPC碼可以通過定義在圖上的校驗節點和變量節點來描述，其譯碼算法可以在圖上進行消息傳遞。 實際應用： LDPC碼在Wi-Fi、5G通信、衛星通信等領域得到瞭廣泛應用。 第八章：糾錯編碼的實際應用與前沿 編碼與調製聯閤設計（Joint Design of Coding and Modulation）： 在實際係統中，編碼和調製是相互影響的。我們將探討如何聯閤優化編碼和調製方案以獲得更好的性能。 有限域（Finite Fields）在編碼中的作用： 許多先進的糾錯碼（如BCH碼、RS碼、LDPC碼）都建立在有限域（伽羅瓦域）的數學理論基礎上。 信息論與統計信號處理的關係： 探討信息論在估計、檢測、去噪等統計信號處理問題中的應用。 未來發展趨勢： 簡要介紹當前信息論與編碼領域的一些前沿研究方嚮，例如極化碼（Polar Codes）作為首個能夠理論證明達到信道容量的編碼，以及在機器學習、量子信息等新興領域的應用。 本書內容豐富，結構清晰，既注重理論的嚴謹性，也強調實際應用的關聯性。通過學習本書，讀者將能夠建立起紮實的信息論和編碼理論基礎，理解現代通信係統中可靠傳輸的奧秘，並為進一步深入研究相關領域打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

閱讀《信息論與編碼》的體驗，可以用“醍醐灌頂”來形容。這本書最讓我印象深刻的是其對概念的精準把握和深刻剖析。作者並沒有簡單地羅列公式和定理，而是深入挖掘瞭它們背後的思想和意義。例如，在介紹信息熵時，書中不僅給齣瞭數學定義，還從信息的不確定性、信息量的度量等多個維度進行瞭闡述，讓我對“信息”這個概念有瞭全新的理解。隨後，在講解信道容量時，通過對不同信道模型（如加性高斯白噪聲信道）的分析，以及對香農-哈特利定理的詳細推導，使得我明白瞭在特定條件下信息傳輸的上限是什麼。書中對於編碼理論的闡述也十分到位，從基本原理到具體的編碼方法，都進行瞭細緻的講解。尤其是在介紹糾錯編碼時，對代數譯碼和概率譯碼的對比分析，讓我對不同譯碼策略的優劣有瞭更清晰的認識。此外，書中還涉及瞭一些前沿的編碼技術，雖然可能篇幅不多，但足以激發讀者進一步探索的興趣。總而言之，這是一本能夠幫助讀者構建起對信息論和編碼體係完整認識的優秀教材，它不僅僅是傳授知識，更是在培養讀者解決問題的思維方式。

評分☆☆☆☆☆

這是一本非常適閤作為信息與通信工程專業本科生入門的教材。它的結構安排非常閤理，從最基礎的信息度量和信源編碼開始，逐步推進到信道編碼和更復雜的理論。我尤其欣賞書中在講解過程中所采用的類比和實例。比如，在解釋“信息熵”時，作者可能會使用拋硬幣或者抽簽的例子，這樣能非常直觀地幫助讀者理解抽象的數學概念。同樣，在介紹編碼效率時，書中會舉例說明如何通過更有效的編碼方式來節省傳輸資源。這種“理論聯係實際”的講解方式，極大地降低瞭學習門檻，讓信息論不再是遙不可及的數學理論。此外，書中對一些經典編碼算法（如沃爾什-哈達瑪變換、捲積碼的維特比譯碼算法等）的介紹，雖然篇幅有限，但關鍵步驟和核心思想都得到瞭很好的體現。對於希望在編碼領域做進一步研究的讀者來說，這本書提供瞭一個很好的起點，可以從中找到進一步深入學習的綫索。總的來說，它是一本理論紮實、教學方法得當，能夠有效引導讀者入門的優秀教材。

評分☆☆☆☆☆

從一名讀者的角度而言，《信息論與編碼》這本書帶給我的最大價值在於其係統性和深度。它不像某些書籍那樣零散地介紹幾個概念，而是構建瞭一個完整的信息論知識體係。我特彆贊賞書中對編碼理論的論述，它不僅僅是簡單地羅列幾種編碼方式，而是深入探討瞭它們的設計思想、性能指標以及應用場景。例如，在介紹糾錯碼時，書中詳細闡述瞭碼率、最小漢明距離等關鍵概念，並解釋瞭這些概念如何影響編碼的糾錯能力和效率。對於一些復雜的編碼算法，例如 Turbo 碼和 LDPC 碼，書中雖然篇幅可能不如經典編碼那麼詳細，但其核心思想和關鍵創新點都有所提及，這足以激發讀者去進一步探究這些前沿技術。此外，書中在講解過程中，還融入瞭大量的數學證明和推導，這對於希望深入理解信息論底層原理的讀者來說，是必不可少的。雖然有些證明過程可能需要一定的數學基礎，但一旦理解，將受益匪淺。總而言之，這本書為我提供瞭一個深入學習和研究信息論與編碼的堅實平颱。

評分☆☆☆☆☆

這本《信息論與編碼》確實是一部內容翔實、理論嚴謹的著作。從我的角度來看，它最大的亮點在於其邏輯結構的清晰和由淺入深的講解方式。初次接觸信息論時，往往會被那些抽象的概念和數學公式所睏擾，但這本書就像一位耐心的引路人，循序漸進地帶領讀者走進信息論的世界。從信息熵的基本定義齣發，逐步深入到信源編碼、信道編碼等核心內容，每一步都鋪墊得相當紮實。作者在闡述過程中，不僅注重理論的嚴謹性，還巧妙地融入瞭大量貼近實際應用的例子，這對於我這樣希望將理論知識與工程實踐相結閤的讀者來說，無疑是極大的福音。例如，在講解信道編碼的糾錯原理時，書中對漢明碼、捲積碼等經典編碼方案的描述，配以圖示和具體的編碼解碼過程，使得原本晦澀難懂的算法變得生動易懂。尤其是關於香農限的推導和解釋，更是讓我對信息傳輸的理論極限有瞭更深刻的認識。整本書的行文風格偏嚮學術化，但語言錶達又足夠清晰，即使是初學者，隻要肯下功夫，也能從中受益匪淺。它不僅僅是一本教科書，更像是一本值得反復研讀的工具書，為我今後深入學習通信領域的其他分支奠定瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，在翻閱《信息論與編碼》之前，我對信息論這個領域是感到有些畏懼的。但這本書的齣版，極大地改變瞭我的看法。它最吸引我的地方在於，作者並沒有將信息論僅僅局限於抽象的數學公式，而是將其置於一個更廣闊的通信係統框架下進行闡述。從信息産生、編碼、傳輸到解碼的整個流程，這本書都有涉及，並且在每一環節都進行瞭深入的探討。例如，在信源編碼部分，書中詳細介紹瞭如何利用信息熵來衡量信源的冗餘度，並講解瞭如何通過哈夫曼編碼、算術編碼等方法來消除冗餘，實現數據壓縮。在信道編碼部分，則著重講解瞭如何通過引入冗餘來抵抗噪聲乾擾，提高傳輸的可靠性。書中對各種編碼（如分組碼、捲積碼）的介紹，及其對應的譯碼算法，都給齣瞭清晰的解釋和數學推導。這本書不僅在理論上解釋瞭“為什麼”，更在實踐層麵展示瞭“如何做”，為理解現代通信係統的設計提供瞭重要的理論支撐。